集成聚类相关论文
一直以来小波分析都是应用数学和工程技术等领域研究的热点问题,近年来,随着信息和计算机技术的快速发展,多小波和小波框架由于其......
随着大部分油田进入中晚期开发阶段,现阶段油气井的勘探开发主要面向非常规储藏资源,而受到当今紧张的国际关系和新型冠状病毒全球......
聚类算法作为模式识别、数据挖掘领域的重要研究内容,受到研究者的广泛关注。近年来,许多对团簇状的数据表现出较好性能的聚类算法......
图结构能够直观地反映样本点间的关联性,近年来,基于图结构的聚类算法得到了广泛研究。目前已提出的传统算法能较好的利用样本点的......
由于信息技术的发展,海量数据涌现,数据挖掘已成为近年来计算机研究的重要领域。话题学习、分类、聚类、关联规则,模式学习等都属......
居民用电行为分析是深度挖掘居民需求响应潜力,提升精准电力服务水平的基础.针对居民用户电力日负荷曲线数据,提出一种基于加权表......
针对具有小或残缺例子集情况缺乏有效实用的预测方法，结合朴素贝叶斯网络和Gibbs抽样等进行聚类预测。为提高聚类预测的可靠性，条件......
光伏发电功率预测是光伏发电规划和电网经济运行的重要基础.针对K-means算法无法确定最佳聚类数和聚类结果不稳定的问题,以及GBDT(......
深度聚类在高维较大数据集中应用广泛,得益于神经网络强大的数据特征提取能力,但目前的深度聚类特征提取一般集中在神经网络的中间......
本文所解决的问题是如何集成多个划分或者聚类到同一个划分当中。本文所提出的算法是基于非负矩阵分解的一个算法,将输入矩阵分解......
互联网时代,网络已成为最大的信息聚集地。特别是因特网的快速发展,信息及电子文本数目迅速增加。据统计,互联网中80%的数据是以非......
现代生物学的许多研究都依赖于蛋白质的空间结构。通过蛋白质结构间的比较,可以了解蛋白质结构之间的关系,理解进化过程中的演变,......
随着网络技术、数据存储和数据采集能力的快速发展,每天都会产生大量的数据,如何从这些大量的数据中提取出有价值的信息就变的极其......
数据融合是运用系统诸多方面数据,采集目标对象或者环境中信息进行数据综合处理,从而获取数据中隐藏有效信息.在云计算环境下,针对......
提出了一种恶意移动应用检测方法,该方法以Android移动应用为研究对象,从APK(Android安装包)文件中静态提取出权限、组件行为和函......
随着信息结构的日益复杂,单种聚类算法已经无法满足需求,集成聚类便发挥了巨大的作用。对于不同的划分,当前集成聚类算法都将其视......
社区发现对于理解复杂系统的整体组织及其功能特性具有重要意义,在个性化服务、广告营销、舆情传播甚至犯罪团伙发现等领域具有广......
随着互联网技术的不断更新迭代,网络数据的体量和复杂性不断增大,用户从体量庞大的数据中挖掘出有价值的信息资源变得越来越困难,......
鉴于计算代价高昂的谱聚类无法满足海量网络社区发现的需求,提出一种用于网络重叠社区发现的谱聚类集成算法(SCEA).首先,利用高效......
三支决策是不确定性问题求解的重要理论。将三支决策应用于机器学习领域中不确定问题求解,是三支决策的重要研究方向之一。时间序......
交叉口不同方向车辆的行驶路径冲突会导致各种碰撞风险,因此利用交叉口的车辆轨迹数据提取该场景下的路径信息,对交叉口碰撞风险分......
协同过滤算法由于推荐效果良好,而被广泛应用于推荐领域,但其在数据稀疏及冷启动的情况下会导致推荐效果明显下降。在数据稀疏情况......
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学位
为促进电力企业开展以价值引导推动营销精准化,本文结合海量用户在两年内的用电信息数据,建立了基于大数据分析的电力用户多维价值......
集成聚类,是通过对各个基础聚类结果进行融合来得到一种更优的聚类结果的一种集成方法。尽管目前已经有很多人提出了很多集成聚类......
无监督学习环境下的特征选择往往无法取得像有监督学习环境下那样令人满意的效果。文章提出了一种无监督环境下特征选择的方法,能......
随着通信容量、速度、稳定性要求的不断提升,空间、城市无线通信理论与应用作为无线电物理学科的主要研究方向之一,在低时延海量物......
网络流量分类有助于网络服务提供商优化网络带宽、提高网络服务质量、对特定的应用进行计费,以及监测恶意流量,确保网络安全等。目......
近年来，随着信息技术的飞速发展、数据集规模的不断膨胀，如何有效地分析这些海量数据并从中提取有用的信息成为研究的热点和难点。聚......
随着现实世界很多无标签和高维度数据集的广泛出现,如文本、图像和基因数据等,无监督特征选择方法的研究和应用成为了当前的一个研......
协同过滤算法作为推荐领域的经典算法之一，因其推荐效果良好，被广泛应用于推荐领域。但其在数据稀疏及冷启动的情况下将导致推荐效果......
随着互联网和全球信息化的发展,互联网上的信息资源类型和数量日益丰富,全球各个国家之间的信息共享也日益增多。来自学术领域、商......
集成聚类技术由于具有较好的泛化能力,目前引起了研究者的高度关注.已有研究主要关注数值型完备数据的集成聚类问题.然而,实际应用......
针对移动互联网流量识别问题,基于多项性能评估指标,分析K-均值和谱聚类算法在不同特征集合或不同识别目标流量数据集上的聚类性能......
流量分类是优化网络服务质量的基础与关键．机器学习算法利用数据流统计特征分类流量，对于识别加密私有协议流量具有重要意义．然而，特征......
